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Enregistrement W2140634422 · doi:10.1051/0004-6361/200811170

Algorithmic comparisons of decaying, isothermal, supersonic turbulence

2009· article· en· W2140634422 sur OpenAlexaff
S. Kitsionas, Christoph Federrath, Ralf S. Klessen, W. Schmidt, Daniel J. Price, Lewis Jonathan Dursi, Matthias Gritschneder, Stefanie Walch, Robert A. Piontek, Jaeheon Kim, Anne‐Katharina Jappsen, P. Ciecieląg, Mordecai‐Mark Mac Low

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSolar and Space Plasma Dynamics
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesLeibniz-GemeinschaftInternational Max Planck Research School for Advanced Methods in Process and Systems EngineeringKorea Science and Engineering FoundationNational Aeronautics and Space AdministrationKorea Astronomy and Space Science InstituteDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Research FoundationInternational Max Planck Research School for Environmental, Cellular and Molecular MicrobiologyBundesministerium für Bildung und ForschungBaden-Württemberg StiftungUniversity of ChicagoNational Research Foundation of KoreaHeidelberg Graduate School of Fundamental PhysicsU.S. Department of Energy
Mots-clésSmoothed-particle hydrodynamicsSupersonic speedTurbulenceImaging phantomPhysicsGridNumerical diffusionComputer scienceMechanicsStatistical physicsMathematicsOpticsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. Simulations of astrophysical turbulence have reached such a level of sophistication that quantitative results are now starting to emerge. However, contradicting results have been reported in the literature with respect to the performance of the numerical techniques employed for its study and their relevance to the physical systems modelled.Aims. We aim at characterising the performance of a variety of hydrodynamics codes including different particle-based and grid-based techniques on the modelling of decaying supersonic turbulence. This is the first such large-scale comparison ever conducted.Methods. We modelled driven, compressible, supersonic, isothermal turbulence with an rms Mach number of , and then let it decay in the absence of gravity, using runs performed with four different grid codes (ENZO, FLASH, TVD, ZEUS) and three different SPH codes (GADGET, PHANTOM, VINE). We additionally analysed two calculations denoted as PHANTOM A and PHANTOM B using two different implementations of artificial viscosity in PHANTOM. We analysed the results of our numerical experiments using volume-averaged quantities like the rms Mach number, volume- and density-weighted velocity Fourier spectrum functions, and probability distribution functions of density, velocity, and velocity derivatives.Results. Our analysis indicates that grid codes tend to be less dissipative than SPH codes, though details of the techniques used can make large differences in both cases. For example, the Morris & Monaghan viscosity implementation for SPH results in less dissipation (PHANTOM B and VINE versus GADGET and PHANTOM A). For grid codes, using a smaller diffusion parameter leads to less dissipation, but results in a larger bottleneck effect (our ENZO versus FLASH runs). As a general result, we find that by using a similar number of resolution elements N for each spatial direction means that all codes (both grid-based and particle-based) show encouraging similarity of all statistical quantities for isotropic supersonic turbulence on spatial scales (all scales resolved by more than 32 grid cells), while scales smaller than that are significantly affected by the specific implementation of the algorithm for solving the equations of hydrodynamics. At comparable numerical resolution (), the SPH runs were on average about ten times more computationally intensive than the grid runs, although with variations of up to a factor of ten between the different SPH runs and between the different grid runs.Conclusions. At the resolutions employed here, the ability to model supersonic to transonic flows is comparable across the various codes used in this study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations102
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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